✅「信息→分析→交易」 市场有效：股票价格已充分反映信息。 1）信息传递 2）分析决策 3）交易 每一笔成交留下价格轨迹，变成新的信息，再重复“信息、分析、交易”。 「量化 - 三步」 1）信息：使用各种手段搜集各种数据流，追求速度/稀缺性 2）分析：使用各种手段分析，找出大概率能再现的规律。 3）交易：通过计算机程序发出买卖指令，快速交易 「量化 - 西蒙斯」 量化投资的信仰图腾西蒙斯 - 大奖章基金。 信息稀缺性：可回溯到18世纪的准确数据。 超额收益来自于人的行为偏差。 「量化市场观 - 捕捉市场上的无效性」 长期看，市场有效，但市场总会阶段性局部无效，构成阿尔法/超额收益的真正来源。 1）市场越有效，越难创造超额收益 2）市场越无效，越容易创造超额收益 在任何市场，谁能贡献无效性、谁就在贡献超额收益。 信息分析交易层面的无效是超额收益的来源。 「市场不可预测」 如果现在价格已充分反映所有已知信息，那未来价格走势和已经press in的已知信息无关。未来价格走势只受增量信息的影响，即新信息再一次打入价格。 即如果市场有效，很难预测未来，因为增量信息无法预测，人的分析交易和价格相互影响。 「反身性原理」 哪怕面对同样信息，人也可能做出不同反应，从而让市场输出完全不同的结果。 即输入两个变量“增量信息”“人的反应”后，人不可能两次踏进同一个市场。 ✅「量化市场观 - 相信历史会重复」 「数据→规律→策略→下注」 量化基于历史数据，用各种模型和手段进行归纳。海选出大概率事件和规律形成策略。当现在的数据和历史数据相似的时候，模型给出交易指令，对大概率事件下注。 「公司」 量化的优势在于归纳，战场广度和胜率。擅长关注度低、研究不充分、交易不充分、无效性高的公司。 1）不是传统意义上的好公司 2）擅长做市值下沉，天然偏好小市值 量化分散选股，持仓灵活，不追求赔率，追求微小盈利的积累（概率）。 「主观投资」 深度挖掘，在深度和赔率层面，赚企业增长的钱。在演绎和预判上有不可替代性。 挑兼具概率和赔率的机会出手 「模型概率≠现实概率」 量化会记录历史，但是绝不会解释历史。一旦遇到历史上没发生过的事儿很难应对。比如2月的量化危机。 关键时刻遭遇尾部风险，需要人顶上去，取代程序做交易。 尾部风险：在模型的概率上，可能上万年才发生过一次。但现实可能每五年就遭遇市场毒打。 「市场状态」 让策略失效的并非是策略本身，而是市场状态的变化。 价值投资作为一种策略，一定有它的代价，还有所适应的市场环境，绝不是万金油。 ✅「量化市场观 - 价格即价值」 「价格本身是价值」 数据就是价值，价格就是价值，没有错的价格，每个价格本身就包含市场行为轨迹，亦是经济系统的一种投影。 「达里奥 - 经济机器」 对更低维的世界来说，高维的世界是不可被直接观察和直接测量。任何指标都是高维经济系统的低维投影。 「量化思维」 从大量数据中找到不同时间尺度的规律，甚至成为量化的根基。 华尔街日报：准确而迅速的价格是极有价值的信息。 朱格拉周期：10年一个循环的经济周期理论。 康波周期：50年左右重复一轮的长波周期。 基钦周期：资本主义经济每隔40个月左右出现一次有规律的上下波动。 库兹涅茨周期：农产品和工业品的价格存在平均长度20年左右的周期规律。 ✅「量化投资观」 「能力圈」 因子池里的因子越多、能力圈越广、可用策略越多、对市场无效性的捕捉效率越高。 「不进则退」 任何策略都有有效期，对量化而言，一旦失效在相当一段时间内不会再有效，要无止境的更新迭代。 「量化投资环节」 想法/洞察→数据采集和分析→因子→组合/模型→风险优化→交易落地验证→不断迭代。 「量化优点：可归因」 策略明确、代码明确，有很强的可解释性。 「细分策略」 不同的量化团队有各自擅长的策略，虽然表面类似，但实际底层模型有很大差异。 量化策略越来越细分，越来越垂直。 「量化产品」 1）是单策略还是多策略？ 2）收益来源是什么？适用什么市场状态？ 3）风险来源是什么？哪些市场状态对它不友好？ 任何产品哪怕是多策略，都会有阶段性失效的可能。 「量化 - 大类策略配置」 把自己的基金账户看作一个基金组合，找有稳定超额收益、与组合里其它基金相关性较低，实现有效分散。 ✅「量化的风险」 「模型失效」 迭代是永恒的任务，不进则退，永远要卷。 「尾部风险」 绝大部分尾部风险是流动性风险，即没有人接盘。 「政策风险」 政策风险不是数据层面的风险。 做投资不能只从数据层面认识市场，尽管量化模型能捕捉一些行为偏差带来的机会，但是人心远比这个复杂。 「道德风险」 量化私募道德风险比量化公募更大，以及策略的一致性问题。 不要单看业绩，考虑剔除业绩提成、资金门槛、潜在分散程度。

其实很多普通人亏就亏在降不下收益的预期。不明白超额收益从哪来。你的超额是从别人手里抢肉吃。你先问问自己，量化干的过吗，天天一帮人在那研究公司行业的jjjl干的过吗，有内幕的，坐庄的干的过吗。自己没有超越一堆饿狼的本事，却总是梦想自己是万中无一的游资大佬，所以操作上肯定是一顿操作猛如虎。人家希腊神庙上千年前就写着呢:认识你自己

经常听着听着就想这是我不花钱就能听的吗，回过神我是星球会员😁😁

量化还是要区分一下中低频量化和高频量化，有发展价值的还是中低频量化

量化观：价格就是价值；适合高频交易，追求概率而非胜率或是赔率。 信息有壁垒，需要付费；接受同样信息反应不同（因为行为偏差）

干货，太干了，头皮发麻，倒杯水，再听三遍！

16:30 老钱显然已经悟道了，就差成为龙虎榜上的一位游资了。席位：沈阳东路大澡堂。

其实今年开年的量化股灾，有一部分是因为这两年新发太多了。量化基于数据，相当于向训练集注入大量的小盘数据，以至于大家的模型开始同质化。同时，去年可以说只有量化能募集到钱，更是加剧了向小盘集中的现象。事实上，大家不是不想风控，而是控住了敞口真的没收益

老钱提到的一天可以发十几条消息的某中字头媒体叫什么呀？😄

时长虽短，内容很扎实

口条也太好了 一气呵成。

29:52 “等着我的小镰刀去割韭菜了” 一股莫名的喜感😃

10:07 我是韭菜？

自营策略没啥用，还得看资管业绩。

谁贡献无效性，谁就是在贡献超额收益（韭菜）

老钱是我的金融领路人啊……量化完全是不懂的小分支

08:52 理性人是什么网站啊？

天，对正在做机构业务的券商从业人员来说太实用了，期待多和量化私募基金经理对谈！

你做播客很努力，很扎实。当看到你的粉丝数越来越多，且对投资的价值取向与我出现严重分歧的时候（当然我怎么想一点都不重要），我想，我们的缘分先暂停了

04:25 图腾走了